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Preditores na Escolha da Marca como Fator de Decisão na Compra do Caminhão

COMPLEMENTOS PERFEITOS

4.2 Modelagem Estatística

4.2.1. Preditores na Escolha da Marca como Fator de Decisão na Compra do Caminhão

Para verificar os preditores que influenciam na escolha da marca como fator de decisão na compra do caminhão, foi utilizada a regressão logística dentro do método de Stepwise. O método Stepwise é definido como uma mescla dos métodos Backward e Forward. O método Forward nesse estudo foram Regressões Logísticas Univariadas, utilizando um valor-p de 0,25 para a entrada das variáveis no modelo multivariado.

Na próxima tabela, têm-se as Regressões Logísticas Univariadas para a resposta influência da marca na decisão de compra, evidenciando que as seguintes variáveis foram selecionadas para o procedimento Backward:

 Tamanho da empresa;

 Produto transportado (Carga geral, Cargas unitizadas, Veículos, Combustível e GLP);

 Parceria comercial fiel;

 Indicadores que utiliza para o estudo econômico (Valor da compra, Valor da depreciação, VFL, PPB, IR, Análise do ponto de equilíbrio e Custo direto e indireto);

 Indicadores que utiliza para o estudo do ciclo de vida do produto (Valor da compra, Custo operacional, Custo de manutenção, Consumo de combustível e Valor residual);

 Itens relacionados à segurança (FUPS, Freio a disco EBS, Bloqueio diferencial, LKS, Alcolok, Treinamento de motoristas, ESP,Freios ABS e Top brake)

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 Itens de preservação ambiental (Emissão de ruído e Nível de emissão de dióxido de carbono);

 Nível de importância dos fatores determinantes (Durabilidade, Valor da compra, Consumo com combustível, Prazo de entrega do ativo, Qualidade no atendimento das concessionárias, Número de disposição regional das concessionárias e Prestação serviço pós- venda das concessionárias);

 O nível de tecnologia empregada no caminhão (Computador de bordo, Caixa de cambio eletrônica, ACC, FUPS, Freios EBS e DAS).

De forma univariada, pode-se interpretar com as Regressões Logísticas que:

 A chance de empresas pequenas, assinalarem a marca como um fator na decisão de compra, é 0,129 (p-valor=0,048) vezes a chance de empresas grandes.

 A chance de empresas que transportam veículos, assinalarem a marca como um fator na decisão de compra, é 0,26 (p-valor=0,000) vezes a chance de empresas que não transportam veículos.

 A chance das empresas que utilizaram os indicadores valor da compra e custo direto e indireto para o estudo econômico, assinalarem a marca como um fator na decisão de compra, é maior significativamente que em empresas que não utilizam esses indicadores.

 A chance das empresas que utilizaram os indicadores custo de manutenção e consumo de combustível para o estudo do ciclo de vida do produto, assinalarem a marca como um fator na decisão de compra, é maior significativamente que em empresas que não utilizam esses indicadores.

 A chance das empresas que consideraram no momento da compra os itens de segurança freio a disco EBS, treinamento de motoristas e freios ABS, assinalarem a marca como um fator na decisão de compra, é maior significativamente que em empresas que não consideram esses itens.

 A chance das empresas que se preocuparam com o nível de emissão de dióxido de carbono, assinalarem a marca como um fator na decisão de compra, é maior significativamente que em empresas que não se preocupa com esse item.

 À medida que aumenta a importância atribuída aos itens número de disposição regional e prestação serviço pós-venda das concessionárias como fatores determinantes na compra do ativo, diminui significativamente a chance das empresas assinalarem a marca como um fator na decisão de compra.

 A chance de empresas que consideraram importantes os itens de tecnologia computador de bordo, caixa de cambio eletrônica e freios EBS no momento da compra do ativo, assinalarem a marca como um fator na decisão de compra, é maior significativamente que em empresas que não consideram esses itens importantes.

Tabela nº. 22 - Regressões Logísticas Univariadas para Influência da Marca na Decisão de Compra

(Método Foward).

β E.P.(β) P-valor Odds

Intercepto 3,892 1,01 0 -

Ta ma nho da Empres a = Médi o -2,001 1,079 0,064 0,135 Ta ma nho da Empres a = Pequeno -2,046 1,034 0,048 0,129

Intercepto 1,844 0,215 0 -

Ca rga Gera l = Si m 0,641 0,426 0,133 1,899

Intercepto 1,979 0,195 0 -

Ca rga s Sól i da s a Gra nel = Si m 0,534 0,631 0,398 1,705

Intercepto 1,936 0,195 0 -

Ca rga s uni ti za da s = Si m 0,794 0,627 0,206 2,212

Intercepto 1,984 0,186 0 -

Outros produtos peri gos os = Si m 15,58 1057,33 0,988 -

Intercepto 2,521 0,26 0 -

Veícul os = Si m -1,347 0,38 0 0,26

Intercepto 1,968 0,189 0 -

Combus tível e GLP = Si m 1,251 1,037 0,228 3,493

Intercepto 1,997 0,186 0 -

Ca rga s fri gori za da ou cl i ma ti za da = Si m 15,57 1192,83 0,99 -

Intercepto 2,025 0,185 0 -

Ca rga s a condi ci ona da s em contêi neres = Si m 14,54 1199,77 0,99 -

Intercepto 2,088 0,194 0 -

Ca rga s Es peci a i s e de Gra nde Porte = Si m -0,701 0,674 0,298 0,496

Intercepto 2,04 0,188 0 -

Ca rga s l íqui da s nã o peri gos a s = Si m 0,04 1,077 0,97 1,041

Intercepto 2,033 0,185 0 -

Tra ns porte de muda nça = Si m 13,53 1029,12 0,99 -

Intercepto 2,352 0,561 0 -

Rel a ci ona mento com o cons ul tor de venda s -0,004 0,007 0,54 0,996

Intercepto 1,482 0,495 0,003 -

Pa rceri a comerci a l fi el com conces s i oná ri a = Si m 0,624 0,534 0,243 1,867

Intercepto 1,427 0,262 0 - Va l or da compra = Si m 1,047 0,376 0,005 2,848 Intercepto 1,728 0,249 0 - Va l or da depreci a çã o = Si m 0,616 0,375 0,1 1,852 Intercepto 1,989 0,198 0 - VPL = Si m 0,338 0,56 0,546 1,402 Intercepto 1,932 0,192 0 - VFL = Si m 1,038 0,75 0,166 2,825 Intercepto 1,894 0,193 0 - PPB = Si m 1,263 0,747 0,091 3,536 Intercepto 1,887 0,196 0 - IR = Si m 1,022 0,624 0,102 2,778 Intercepto 1,936 0,195 0 -

Aná l i s e do ponto de equi l íbri o = Si m 0,772 0,627 0,219 2,163 Es tudo econômi co: Indi ca dores que uti l i za pa ra o cá l cul o (Referênci a = Nã o)

Modelos Univariados

Ta ma nho da Empres a (Referênci a = Gra nde)

Produto Tra ns porta do (Referênci a = Nã o)

Rel a ci ona mento com o cons ul tor (0 - 100)

100

Tabela nº. 22 - Regressões Logísticas Univariadas para influência da Marca na decisão de compra

(Método Foward). (Continuação)

β E.P.(β) P-valor Odds

Intercepto 1,754 0,208 0 -

Cus to di reto e i ndi reto = Si m 1,029 0,469 0,028 2,798

Intercepto 1,823 0,269 0 -

Va l or da compra = Si m 0,381 0,371 0,305 1,464

Intercepto 1,695 0,256 0 -

Cus to opera ci ona l = Si m 0,634 0,373 0,089 1,886

Intercepto 1,597 0,274 0 -

Cus to de ma nutençã o = Si m 0,735 0,374 0,049 2,085

Intercepto 1,621 0,265 0 -

Cons umo de combus tível = Si m 0,73 0,373 0,05 2,076

Intercepto 2,038 0,191 0 -

VPE = Si m 0,041 0,774 0,958 1,042

Intercepto 1,951 0,206 0 -

Cus tos di retos e i ndi retos = Si m 0,416 0,474 0,38 1,516

Intercepto 1,891 0,19 0 - Va l or res i dua l = Si m 1,847 1,029 0,073 6,34 Intercepto 1,946 0,206 0 - Ai rba g = Si m 0,437 0,474 0,357 1,548 Intercepto 1,928 0,189 0 - FUPS = Si m 1,598 1,032 0,121 4,945 Intercepto 2,079 0,375 0 - Frei o motor = Si m -0,051 0,431 0,905 0,95 Intercepto 2,026 0,307 0 - Frei o VEB = Si m 0,023 0,385 0,952 1,024 Intercepto 2,072 0,25 0 -

Ca bi ne com cél ul a de s obrevi vênci a = Si m -0,071 0,372 0,849 0,931

Intercepto 1,847 0,19 0 - Frei o a di s co EBS = Si m 2,084 1,027 0,042 8,039 Intercepto 1,857 0,207 0 - Bl oquei o di ferenci a l = Si m 0,745 0,471 0,114 2,107 Intercepto 2,181 0,399 0 - Di reçã o Hi drá ul i ca = Si m -0,182 0,45 0,686 0,834 Intercepto 1,992 0,275 0 -

Ci nto de s egura nça 3 ponta s = Si m 0,073 0,372 0,844 1,076

Intercepto 1,932 0,189 0 -

LKS = Si m 1,564 1,033 0,13 4,778

Intercepto 1,932 0,189 0 -

Al col ok = Si m 1,564 1,033 0,13 4,778

Intercepto 1,479 0,261 0 -

Trei na mento de motori s ta s = Si m 0,978 0,375 0,009 2,658

Intercepto 1,946 0,195 0 - ESP = Si m 0,74 0,628 0,239 2,095 Intercepto 1,603 0,194 0 - Frei os ABS = Si m 2,951 1,024 0,004 19,119 Intercepto 2,074 0,212 0 - Reta rder = Si m -0,147 0,434 0,736 0,864 Intercepto 2,168 0,22 0 - Top Bra ke = Si m -0,5 0,409 0,221 0,606

Es tudo econômi co: Indi ca dores que uti l i za pa ra o cá l cul o (Referênci a = Nã o)

Continuação

Modelos Univariados

Itens rel a ci ona dos à s egura nça que s ã o cons i dera dos pel a empres a na deci s ã o de compra do ca mi nhã o (Referênci a = Nã o)

Es tudo do ci cl o de vi da do produto: Indi ca dores que uti l i za pa ra o ca l cul o. (Referênci a = Nã o)

Tabela nº. 22 - Regressões Logísticas Univariadas para influência da Marca na decisão de compra

(Método Foward). (Continuação)

β E.P.(β) P-valor Odds

Intercepto 1,985 0,189 0 -

LDW = Si m 1,059 1,041 0,309 2,884

Intercepto 1,967 0,186 0 -

Si s tema de ori enta çã o de fa i xa de rol a gem = Si m 15,6 932,48 0,987 -

Intercepto 1,969 0,192 0 -

Arti cul a çã o mecâ ni ca = Si m 0,804 0,754 0,286 2,234

Intercepto 1,933 0,186 0 -

Tra vões el etrôni cos = Si m 16,63 1279,2 0,99 -

Intercepto 1,634 0,273 0 -

Emi s s ã o de ruído = Si m 0,68 0,373 0,068 1,974

Intercepto 2,048 0,266 0 -

Ar condi ci ona do = Si m -0,013 0,37 0,971 0,987

Intercepto 1,609 0,245 0 -

Nível de emi s s ã o de di óxi do de ca rbono = Si m 0,863 0,379 0,023 2,369

Intercepto 1,987 0,192 0 -

Vei cul o híbri do = Si m 0,616 0,757 0,416 1,852

Intercepto 1,984 0,209 0 -

Componentes reci cl á vei s = Si m 0,229 0,45 0,61 1,258

Intercepto 2,745 0,937 0,003 - Conforto pa ra o motori s ta -0,008 0,01 0,427 0,992 Intercepto 2,63 0,655 0 - Apa rênci a do a ti vo -0,009 0,008 0,299 0,992 Intercepto 4,433 1,653 0,007 - Dura bi l i da de -0,026 0,017 0,138 0,975 Intercepto 2,172 0,697 0,002 -

Nível de emi s s ã o de pol uentes -0,002 0,009 0,826 0,998

Intercepto 2,378 0,779 0,002 -

Ergonometri a -0,005 0,009 0,58 0,995

Intercepto 3,589 1,293 0,006 -

Va l or da compra -0,017 0,014 0,216 0,983

Intercepto 3,523 1,587 0,026 -

Cus to opera ci ona l -0,016 0,017 0,336 0,984

Intercepto 4,765 2,236 0,033 -

Cons umo com combus tível -0,028 0,023 0,215 0,972

Intercepto 2,922 0,786 0 -

Pra zo de entrega do a ti vo -0,012 0,009 0,224 0,989

Intercepto 4,455 1,558 0,004 -

Qua l i da de no a tendi mento da s conces s i oná ri a s -0,026 0,016 0,109 0,974

Intercepto 6,203 1,737 0 -

Número de di s pos i çã o regi ona l conces s i oná ri a s -0,045 0,018 0,012 0,956

Intercepto 6,909 2,285 0,002 -

Pres ta çã o s ervi ço pós -venda da s conces s i oná ri a s -0,051 0,023 0,028 0,95

Intercepto 2,028 0,238 0 -

Rel a çã o entre es col ha do ca mi nhã o e o perfi l .= Si m 0,085 0,398 0,831 1,089

Modelos Univariados

Itens rel a ci ona dos à s egura nça que s ã o cons i dera dos pel a empres a na deci s ã o de compra do ca mi nhã o (Referênci a = Nã o) Continuação

Preocupa çã o com a pres erva çã o a mbi enta l : i tens de gra nde i mportâ nci a (Referênci a = Nã o)

Nível de i mportâ nci a dos fa tores determi na ntes na es col ha da ma rca do a ti vo. (0 - 100)

Es col ha ca mi nhã o/perfi l (Referênci a =Nã o)

β E.P.(β) P-valor Odds

Intercepto 1,347 0,311 0 - Computador de Bordo = Si m 0,97 0,39 0,013 2,639 Intercepto 1,318 0,258 0 - Ca i xa de ca mbi o el etrôni ca = Si m 1,241 0,379 0,001 3,46 Intercepto 1,913 0,192 0 - ACC = Si m 1,155 0,748 0,123 3,174 Intercepto 1,984 0,209 0 - ESP = Si m 0,245 0,449 0,586 1,277 Intercepto 1,874 0,199 0 - FUPS = Si m 0,914 0,552 0,098 2,493 Intercepto 1,946 0,245 0 -

El etrôni ca Emba rca da = Si m 0,211 0,374 0,573 1,235

Intercepto 1,804 0,204 0 - Frei os EBS = Si m 1,018 0,503 0,043 2,767 Intercepto 1,92 0,186 0 - LKS = Si m 16,65 1232,66 0,989 - Intercepto 1,937 0,192 0 - DAS = Si m 1,034 0,75 0,168 2,812 Intercepto 1,992 0,195 0 - Articul a çã o mecâ ni ca = Si m 0,435 0,633 0,492 1,545 Intercepto 2 0,191 0 - LDW = Si m 0,443 0,762 0,561 1,557 Intercepto 1,981 0,189 0 -

Si s tema de ori entaçã o fa i xa de rol a gem = Si m 1,11 1,04 0,286 3,034

Modelos Univariados

O nível de tecnol ogi a emprega da no ca mi nhã o: i tens ma i s i mportantes . (Referênci a = Nã o)

102

Após aplicar o método Backward ao nível de 5% de significância, nas variáveis selecionadas pelo critério Foward, pode-se verificar abaixo a Regressão Logística

Stepwise. Dessa forma mantendo as demais variáveis constantes, pode-se verificar

que:

 A chance das empresas que utilizaram o indicador valor de compra nos estudos econômicos, assinalarem a marca como um fator na decisão de compra, é 2,67 (1,19 – 6,0) vezes a chance das empresas não utilizaram esses indicadores para o estudo econômico.

 A chance das empresas que consideraram no momento da compra o item de segurança treinamento de motoristas, assinalarem a marca como um fator na decisão de compra, é 2,73 (1,21 – 6,15) vezes a chance das empresas que não consideraram esse item.

 A chance das empresas que consideraram no momento da compra o item de segurança freio ABS, assinalarem a marca como um fator na decisão de compra, é 17,51 (2,31– 133) vezes a chance das empresas que não consideraram esse item.

 A chance das empresas que consideraram no momento da compra o item de segurança top brake, assinalarem a marca como um fator na decisão de compra, é 0,38 (0,15 – 0,97) vezes a chance das empresas que não consideraram esse item.

 À medida que aumenta a importância atribuída ao item prestação de serviço no pós-venda das concessionárias como fator determinante na compra do ativo, diminui significativamente a chance das empresas assinalarem a marca como um fator na decisão de compra.

Tabela nº. 23: Regressão Logística Stepwise para a Influência da Marca na Decisão de Compra.

Modelo Multivariado β E.P.(β) P-valor Odds L.I. L.S.

Intercepto 6,088 2,207 0,006 - - -

Es tudo Econômi co: Val or da compra = Si m 0,984 0,412 0,017 2,67 1,19 6 Itens rel aci onados à s egurança: Trei namento de motori s tas = Si m 1,005 0,414 0,015 2,73 1,21 6,15 Itens rel aci onados à s egurança: Frei os ABS = Si m 2,863 1,035 0,006 17,51 2,31 133,02 Itens rel aci onados à s egurança: Top Brake = Si m -0,95 0,469 0,043 0,38 0,15 0,97 Nível de i mportânci a F.D.C: Pres tação de s ervi ço no pós -venda -0,057 0,022 0,011 0,94 0,9 0,99

4.2.2. Preditores na Escolha do Preço como Fator de Decisão na Compra